﻿#pragma once
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <vector>
// 请完成哈希表的如下操作
// 哈希函数采用除留余数法﻿
using namespace std;

template<class K>
struct HashFunc
{
	size_t operator()(const K& key)
	{
		return (size_t)key;
	}
};

// 哈希表中支持字符串的操作
template<>
struct HashFunc<string>
{
	size_t operator()(const string& key)
	{
		size_t hash = 0;
		for (auto e : key)
		{
			hash *= 31;
			hash += e;
		}
		return hash;
	}
};

namespace open_address
{
//用合适的值作为容量的大小
inline unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n)
{
	// Note: assumes long is at least 32 bits.
	static const int __stl_num_primes = 28;
	static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] = {
		53, 97, 193, 389, 769,
		1543, 3079, 6151, 12289, 24593,
		49157, 98317, 196613, 393241, 786433,
		1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843,
		50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457,
		1610612741, 3221225473, 4294967291
	};
	const unsigned long* first = __stl_prime_list;
	const unsigned long* last = __stl_prime_list + __stl_num_primes;
	const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n);
	return pos == last ? *(last - 1) : *pos;
}

// 以下采用开放定址法，即线性探测解决冲突

	enum State
	{
		EXIST,
		EMPTY,
		DELETE
	};

	template<class K, class V>
	struct HashData
	{
		pair<K, V> _kv;
		State _state = EMPTY;
	};

	//仿函数用于将非整形映射为整形
	template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>
	//哈希表
	class HashTable
	{
	public:
		Hash value;
		HashTable()
		{
			_tables.resize(10);
		}


		bool Insert(const pair<K, V>& kv)
		{
			if (Find(kv.first))
			{
				return false;
			}
			//先扩容
			if (_n * 10 / _tables.size() >= 7)
			{
				//调整模后映射失效，需要重新映射，转移数据
				HashTable<K,V,Hash> newtable;
				newtable._tables.resize(__stl_next_prime(_tables.size() + 1));
				for (auto& data : _tables)
				{
					if (data._state == EXIST)
						newtable.Insert(data._kv);
				}
				//swap(newtable._tables,_tables);
				_tables.swap(newtable._tables);
				//_tables.swap(newtable._tables);
			}
			//使用哈希函数进行映射一般使用除法散列法
			int hash = value(kv.first) % _tables.size();
			int hashi = hash;
			//哈希冲突用开放地址法(线性探测)
			//(⼆次探测)
			int flay = 1;
			for (int i = 0; _tables[hashi]._state != EMPTY;)
			{ 
				hashi = (hash + i * i * flay) % _tables.size();
				if (flay == 1)
				{
					flay = -1;
				}
				else
				{
					flay = 1;
					i++;
				}
			}
			_tables[hashi]._kv = kv;
			_tables[hashi]._state = EXIST;
			_n++;
			return true;
		}

		HashData<K, V>* Find(const K& key)
		{
			int hash = value(key) % _tables.size();
			int hashi = 0;
			for (int i = 0; i < _tables.size(); i++)
			{
				hashi = (hash + i) % _tables.size();
				if (_tables[hashi]._kv.first == key && _tables[hashi]._state == EXIST)
				{
					return &_tables[hashi];
				}
			}
			return nullptr;
		}

		bool Erase(const K& key)
		{
			HashData<K, V>* X = Find(key);
			if (X)
			{
				X->_state = EMPTY;
				return true;
			}
			return false;
		}

	private:
		vector<HashData<K, V>> _tables;
		size_t _n = 0;  // 表中存储数据个数
	};
}


// 实现完成后，请对整形 和 字符串完成测试

